AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check

语音情感分析仪 基于长期短期记忆（LSTM）网络的语音情感分析器。 该模型可以有效地分析愤怒，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊奇的7种基本情绪。 在多伦多情感言语集（TESS）数据集上进行了培训。 这对模型的可推广性造成了一些固有的限制。 由于TESS目前只有两名女性配音演员，并且在录音室中进行录制，因此该模型无法与直接制作相提并论。 该代码在jupyternotebook文件中，并且记录充分。

BERTScore 论文（ICLR 2020）中介绍了自动评估指标。 新闻： 更新至版本0.3.7 与Huggingface的变压器版本> = 4.0.0兼容。 感谢公共贡献者（ ， ， ）。 如果您想在COCO字幕数据集上复制我们的实验，请参见 。 更新至版本0.3.6 支持自定义基准文件 选项--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以便与其他选项一致。 更新至版本0.3.5 与Huggingface的变形金刚> = v3.0.0和次要修复程序（ ， ， ）兼容 与效率相关的几项改进（ ， ） 更新至版本0.3.4 立即与变形金刚v2.11.0兼容（＃58） 对于中国人来说，下载预先训练的体重可能很慢。 我们在百度盘上提供了一些模型的副本。 密码：dhe5 密码：jvk7 cased密码：yx3q 库在其度量标准集合中包括BERTScore。 更新至版本0.3.3 使用空字符串修复错误。 支持6种模型和24种较小的模型。 新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型的性能（即

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

通过患者健康问卷9和自然语言处理对抑郁症进行分析

抑郁症被认为是造成全球残疾的最大原因，也是自杀的主要原因。 它会影响书面文本中反映的语言使用情况。 我们研究的主要目标是检查Reddit用户的帖子，以发现任何可能揭示相关在线用户的抑郁态度的因素。 为此，我们采用自然语言处理（NLP）技术和机器学习方法来训练数据并评估我们提出的方法的效率。 我们确定在沮丧帐户中更常见的术语词典。 结果表明，我们提出的方法可以显着提高性能精度。 最好的单一功能是使用支持向量机（SVM）分类器的双字母组，可以以80％的准确度和0.80 F1的分数检测抑郁症。 多层感知器（MLP）分类器最成功地证明了组合特征（LIWC + LDA + bigram）的强度和有效性，从而使抑郁症检测的顶级性能达到91％的准确度和0.93 F1分数。 根据我们的研究，可以通过选择适当的特征及其多个特征组合来实现更好的性能改进。

OntoNotes-5.0-NER-BIO 这是CoNLL-2003格式的版本，带有OntoNotes 5.0版本NER的BIO标记方案。 此格式化的版本基于的说明以及在此存储库中创建的新脚本。 简单地说，名为“（Yuchen Zhang，Zhi Zhong，CoNLL 2013），提出了针对OntoNotes 5.0数据的Train-dev-split，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。 但是，结果不在BIO标记方案中，不能直接用于许多序列标记体系结构中，例如BLSTM-CRF。 此回购协议通过直接生成BIO格式简化了预处理，您可以在实验中使用它们。 步骤1：获取官方的O

MAMS for ABSA 此存储库包含论文“ EMCLP-IJCNLP 2019， 挑战数据集和基于方面的情感分析的有效模型”的数据和代码。 彩信 MAMS是用于基于方面的情感分析（ABSA）的挑战数据集，其中每个句子包含至少两个具有不同情感极性的方面。 MAMS数据集包含两个版本：一个用于方面术语情感分析（ATSA），另一个用于方面类别情感分析（ACSA）。 要求 pytorch==1.1.0 spacy==2.1.8 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 adabound==0.0.5 pyyaml==5.1.2 numpy==1.17.2 scikit-learn==0.21.3 scipy==1.3.1 快速开始 将经过预训练的GloVe（ ）文件glove.840B.300d.txt放在./data文件夹中。 修改config.py以选择任务，模型和

基于视觉显着性的人体扫视扫描路径建模

ln2sql ln2sql是使用自然语言查询数据库的NLP工具。 该工具接受输入的数据库模型和句子，然后将其转换为能够查询输入数据模型的有效SQL语句。 科学论文 以下法语文件（可在docs/目录中找到）对初始工具进行了描述： 如果使用ln2sql，请引用该论文。 本文版本（fr2sql）和此版本（ln2sql）之间的差异 出于版权考虑，ln2sql不是最新的工具。 它只是一个快速而肮脏的Python包装器，但具有一些速度优化。 在本文中， 用于根据其POS标记过滤输入句子的单词。 以此方式，可以执行输入句子的关键字与数据模型的关键字之间的映射。 在ln2sql中，T